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1. 论文中文标题

隧道爆破超欠挖预测模型及爆破参数优化方法研究

2. 论文主要内容概括

本文针对隧道钻爆法施工中难以避免的超欠挖问题，提出了一种结合深度学习和机器学习的预测与优化方法。首先，通过分析施工质量、爆破参数和地质条件等多因素影响，建立了包含施工质量评分的超欠挖影响因素体系。其次，采用CTGAN对原始数据进行增强，缓解数据量不足和不平衡问题。然后，基于生成数据集和原始数据集，分别训练RF、XGBoost、LightGBM和CatBoost四种机器学习模型，实验表明XGBoost在增强数据上表现最佳。最后，以XGBoost为适应度函数，使用改进的麻雀搜索算法SSASC优化爆破参数，现场验证显示超挖量平均下降37%，优化效果显著。

3. 完整代码复现及解释

以下是基于论文内容，使用Python完整复现的代码，包括：

• 数据加载与预处理
• CTGAN数据增强
• 四种机器学习模型训练与评估
• 爆破参数优化（SSASC算法）
• 结果可视化与对比

环境配置（建议使用Python 3.8+）

pipinstallpandas numpy scikit-learn xgboost l